AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Introduction of Deep Reinforcement Learning, which was presented at domestic NLP conference.
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) での講演資料です。
http://www.anlp.jp/nlp2018/#tutorial
Introduction of sensitivity analysis for randamforest regression, binary classification and multi-class classification of random forest using {forestFloor} package
25. 教師有り学習
l ⼊入⼒力力 x に対して期待される出⼒力力 y を教える
l 分析時には未知の x に対応する y を予測する
l 分類
l y がカテゴリの場合
l スパム判定、記事分類、属性推定、etc.
l 回帰
l y が実数値の場合
l 電⼒力力消費予測、年年収予測、株価予測、etc.
25
x y
26. 教師無し学習
l ⼊入⼒力力 x をたくさん与えると、⼊入⼒力力情報⾃自体の性質に関し
て何かしらの結果を返す
l クラスタリング
l 与えられたデータをまとめあげる
l 異異常検知
l ⼊入⼒力力データが異異常かどうかを判定する
26
x